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저자정보
이성천 (대림대학교) 신준 (대림대학교) 유영정 (대림대학교) 용석진 (대림대학교) 지승한 (대림대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2022년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2022.12
수록면
636 - 641 (6page)

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현대 건축에서 사용 되는 파쇄석은 면적에 따라 용도가 다르기에 사람이 일일이 분류하고 있어 불필요한 인력과 비용, 시간 등이 소모되고 있다. 파쇄석의 면적과 중량은 서로 선형적인 관계를 맺기에 영상처리 기술과 인공지능을 통해 파쇄석의 중량을 예측함으로써 파쇄석 분류의 자동화를 가능하게 하여 공정에 낭비되는 자원을 막고, 생산성을 증가시키고자 한다. 본 연구는 파쇄석의 특징점을 파악하여 데이터로 변환하고, 데이터 학습을 통해 중량을 예측한다. 이를 위해 다량의 파쇄석 데이터를 수집, 분류, 시각화시킨 후 뉴럴 네트워크에 학습한다. 뉴럴 네트워크 학습 결과와 선형 회귀 방식의 결과를 비교했을 때, 두 결과가 같음을 확인함으로써 파쇄석의 중량 예측의 성공과 정확도를 확인할 수 있다.
#crushed stones #video processing technology #artificial intelligence

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 실험 재료 및 방법
3. 결과
4. 결론
참고문헌

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